#coding=utf-8
import os
import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
#加载mnist_inference.py中定义的常量和前向传播的函数
import mnist_inference
#配置神经网络的参数
BATCH_SIZE = 100
LEARNING_RATE_BASE = 0.8
LEARNING_RATE_DECAY = 0.99
REGULARATION_RATE = 0.0001
TRAINING_STEPS = 30000
MOVING_AVERAGE_DECAY = 0.99
# 模型保存的路径和文件名
MODEL_SAVE_PATH = "F:/Unet-ICnet-FCN-Keras/model/"
MODEL_NAME = "model.ckpt"

def train(mnist):
    # 定义输入输出placeholder
    x = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.INPUT_NODE], name='x-input')
    y_ = tf.placeholder(tf.float32, [None, mnist_inference.OUTPUT_NODE], name='y-input')
    regularizer = tf.contrib.layers.l2_regularizer(REGULARATION_RATE)
    # 直接使用mnist_inference.py中定义的前向传播过程
    y = mnist_inference.inference(x, regularizer)
    global_step = tf.Variable(0, trainable=False)
    variables_averages = tf.train.ExponentialMovingAverage(MOVING_AVERAGE_DECAY, global_step)
    variables_averages_op = variables_averages.apply(tf.trainable_variables())
    cross_entropy = tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=y, labels=tf.argmax(y_, 1))
    cross_entropy_mean = tf.reduce_mean(cross_entropy)
    loss = cross_entropy_mean + tf.add_n(tf.get_collection('losses'))
    learning_rate = tf.train.exponential_decay(
        LEARNING_RATE_BASE,  # 基础的学习率，随着迭代的进行，更新变量时使用的学习率在这个基础上递减。
        global_step,  # 当前迭代轮数
        mnist.train.num_examples / BATCH_SIZE,  # 过完所有训练数据需要的迭代次数
        LEARNING_RATE_DECAY  # 学习率衰减速度
    )
    train_step = tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(loss, global_step=global_step)
    with tf.control_dependencies([train_step, variable_averages_op]):
        train_op = tf.no_op(name='train')
    #初始化Tensorflow持久化类
    saver = tf.train.Saver()
    with tf.Session() as sess:
        tf.global_variables_initializer().run()
        # 在训练过程中不再测试模型在验证数据上的表现，验证和测试的过程将会有一个独立的程序来完成
        for i in range(TRAINING_STEPS):
            xs, ys = mnist.train.next_batch(BATCH_SIZE)
            _, loss_value, step = sess.run([train_op, loss, global_step], feed_dict={x: xs, y:ys})
            #每1000轮保存一次模型
            if(i % 1000 == 0):
                # 输出当前的训练情况。这里只输出了模型在当前训练batch上的损失函数大小。通过损失函数的大小可以大概了解训练的情况。
                # 在验证数据集上的正确率信息会有一个单独的程序来生成
                print("After %d training step(s), loss on training batch is %g."%(step, loss_value))
                # 保存当前的模型。注意这里给出了global_step参数，这样可以让每个被保存模型的文件名末尾加上训练的轮数，比如"model.ckpt-1000"
                # 表示训练1000轮之后得到的数据
                saver.save(sess, os.path.join(MODEL_SAVE_PATH, MODEL_NAME), global_step=global_step)

# 主程序入口
def main(argv=None):
    # 声明处理MNIST数据集的类，这个类在初始化时会自动下载数据
    mnist = input_data.read_data_sets("C:/Users/Administrator/PycharmProjects/Acmtest/MNIST_data/", one_hot=True)
    train(mnist)

# Tensorflow提供的一个主程序入口，tf.app.run会调用上面定义的main函数
if __name__ == '__main__':
    tf.app.run()